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发帖数: 50 | 1 去年，一位小说家进行了一次横穿美国的公路旅行。这次旅行是为了效仿Jack Kerouac
——在旅途中寻找一些重要的东西，并写下了自己的经历。
Jack Kerouac在1948-1950年横穿美国，最后到达墨西哥城，并创作了《在路上》。
然而，这位作家与寻常作家非常不同——它只是一个麦克风，一个GPS，一个摄像头和
一台笔记本电脑。
许多认为人工智能和机器学习不会让人类失业的人很乐观的表示，人类的创造力是难以
模仿的。一个非常经典的观点是：就像机器将我们从重复性的手工任务中解放出来一样
，机器学习将使我们从重复性的智力任务中解放出来。
这就能让我们在工作的同时，有更多自由的时间去追求自己的爱好，与亲人共度美好时
光。
但回过头来想想，创造力，是人类基本的能力吗？还是说，机器学习也可以做到？
如果它们能做到比我们更了解自己，那么AI写出来的小说将会是你读过最好的小说吗？
AI创作的小说可能不会是一本“沙滩读物”
当然，这是未来主义者的观点。就像Ross Goodwin的凯迪拉克在那次公路旅行中临时装
配的装置所证明的那样，现实离我们还有一段距离。
Ross Goodwin在谈及他机器创作的小说时说道：“这是一个非常不完美的文档，只是一
个快速原型项目。输出并不完美。我不认为这是一部人类小说，或任何类似小说的东西
。”目前，这本由AI首次创作的读物《The Road》正在推向市场。
一旦训练好神经网络，它就能产生作者想要的任意长度的文本（无论是随机的还是从特
定的种子单词（seed word）或短语中产生的）。Goodwin利用公路旅行的景象和声音提
供了这些种子：小说是根据图像、地点、麦克风的对话，甚至电脑内部的时钟来完成的
，一次只写一个句子。
结果，喜忧参半。
小说用一种恰如其分的方法完成了开头的内容，引用了时间概念：“早上九点十七分，
房子很重（It was nine seventeen in the morning, and the house was heavy.）。
”根据输入到算法中的Foursquare数据集，AI开始对地点进行描述开，但很快就与主题
产生了偏离，变得超现实主义起来。虽然文学实验是一件美妙的事情，但重复地引用经
纬度坐标不太可能赢得“布克奖”。
输入数据，输出艺术？
神经网络作为创造性的智能体具有一些优势。他们擅长在大型数据集中进行训练，识别
这些数据集中的模式，并产生遵循相同规则的输出。由AI启发或创作的音乐已经成为日
益增长的音乐创作形式，目前甚至还有一张人机合作创作的流行音乐专辑——《
Songularity》。
神经网络可以在数小时内“听”所有巴赫和莫扎特的音乐，还可以让自己再莎士比亚的
作品中进行训练和学习，从而创作出还算“凑合”的作品。人工创造的想法已经变得如
此普遍，以至于目前甚至还有人将神经网络“机器人”强行训练到人类的文字样本上，
结果却是令人捧腹。
从纽约漫游到新奥尔良的AI是LSTM（长期短期记忆）神经网络。 默认情况下，保留单
个神经元中所包含的信息，并且只能在单个时间步长中“忘记”或“学习”一小部分，
而不是完全覆盖神经元。
在手写和语音识别等任务中，LSTM架构比以前的递归神经网络表现更好。神经网络及其
编程人员进一步研究了文学的影响，根据Goodwin的理论，他们吸收了6000万字（360兆
字节）的原始文学作品，其中，三分之一是诗歌、三分之一是科幻小说，最后的三分之
一是“黯淡”文学。
通过这种方式，Goodwin对项目有了一些创造性的控制；源材料影响机器的词汇和句子
结构，从而影响作品的基调。 |
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